• Title/Summary/Keyword: 확률 분포

Search Result 2,400, Processing Time 0.03 seconds

해상교통류에 적용되는 확률 이론의 검증적 고찰

  • Gong, In-Yeong;Yang, Yeong-Hun;Gu, Jeong-Min;Seo, Tae-Ho;Lee, Dong-Seop
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
    • /
    • 2012.10a
    • /
    • pp.225-227
    • /
    • 2012
  • 해상교통안전진단제도의 시행으로, 해상교통에 영향을 미칠 가능성이 있는 모든 건설 사업은 필히 선박운항자 관점에서 그 안전성을 검토하여야 한다. 진단제도의 정량적 평가항목 중에, 선박이 장애물이나 위험지역과의 충돌확률을 평가하는 근접도 평가항목이 있는데, 이는 항로상의 어떤 단면에서의 선박 궤적 분포가 정규 분포를 한다는 가정에 근거하고 있다. 한편, 진단제도의 또 하나의 정량적 평가기법중 하나인 해상교통류 시뮬레이션에서는, 대상 선박들의 예상 항차수로부터 선박을 통계적으로 발생시키는 기법을 사용하는데, 여기에서는 항로상의 특정 지점을 연속해서 통과하는 선박들의 시간 간격이 Poisson 분포를 따른다는 가정을 사용한다. 본 논문에서는 이러한 기본적인 가정들이 적합한지를 고찰하기 위하여, 광양 및 인천항에서 실측한 해상교통현황 조사 결과를 분석하였다.

  • PDF

Statistical Model of 3D Positions in Tracking Fast Objects Using IR Stereo Camera (적외선 스테레오 카메라를 이용한 고속 이동객체의 위치에 대한 확률모델)

  • Oh, Jun Ho;Lee, Sang Hwa;Lee, Boo Hwan;Park, Jong-Il
    • Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
    • /
    • v.52 no.1
    • /
    • pp.89-101
    • /
    • 2015
  • This paper proposes a statistical model of 3-D positions when tracking moving targets using the uncooled infrared (IR) stereo camera system. The proposed model is derived from two errors. One is the position error which is caused by the sampling pixels in the digital image. The other is the timing jitter which results from the irregular capture-timing in the infrared cameras. The capture-timing in the IR camera is measured using the jitter meter designed in this paper, and the observed jitters are statistically modeled as Gaussian distribution. This paper derives an integrated probability distribution by combining jitter error with pixel position error. The combined error is modeled as the convolution of two error distributions. To verify the proposed statistical position error model, this paper has some experiments in tracking moving objects with IR stereo camera. The 3-D positions of object are accurately measured by the trajectory scanner, and 3-D positions are also estimated by stereo matching from IR stereo camera system. According to the experiments, the positions of moving object are estimated within the statistically reliable range which is derived by convolution of two probability models of pixel position error and timing jitter respectively. It is expected that the proposed statistical model can be applied to estimate the uncertain 3-D positions of moving objects in the diverse fields.

A method in calculation watershed precipitation using long-term probabilistic forecasts for water management (확률장기예보 물관리 활용을 위한 유역강수량 산정 방법 연구)

  • Kang, Noel;Kang, Jaewon;Hwang, Jin;Suh, Ae-Sook
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2015.05a
    • /
    • pp.526-526
    • /
    • 2015
  • 우리나라는 국토의 대부분이 산악으로 이루어진 지형학적 특성과 여름철에 비가 집중된다는 기상학적 요인으로 인해 물관리가 어려운 편이다. 최근에는 기후변화로 인한 이상 기상 현상으로 돌발성 호우와 가뭄 등의 발생 빈도가 증대되면서 용수공급 관리는 더욱 더 어려움을 겪고 있다. 이러한 가운데 장기 기상정보는 안정적인 이수기 용수 공급을 위한 댐 수위 운영 및 홍수기 운영 목표 수위 계획 수립 등에 활용도가 매우 높다. 최근 기상청은 2014년 6월 이후부터 기존의 장기예보를 확률 예보 방식으로 변경하면서 기온과 강수량에 대하여 평년 대비 높음(많음), 비슷, 낮음(적음)으로 단순 예보하는 기존의 방식에서 발생가능성에 대해 카테고리 별로 확률(%)을 발표하고 있다. 기후변화의 불확실성이 증가하는 가운데 개정된 새로운 형태의 확률장기예보를 물관리에 정량적으로 적용하여 보다 정확도 높은 중장기 물관리 체계가 구축되어야 할 것이다. 본 연구는 현재 기상청에서 제공하는 확률장기예보를 실제 댐 운영에 적용하기 위한 연구로서 과거 자료와 확률장기예보를 조합하여 2014년 6월~2015년 2월의 유역 강수량의 확률 분포를 전망하였다. 대상 지역은 안동댐 유역으로 과거 자료는 최근린법에 기초한 기상청 산하 관측소인 안동, 태백, 봉화, 영주의 1986~2013년의 월 자료를 사용하였고, Thissen법을 근거로 유역 강수량을 계산하였다. 확률장기예보는 안동댐 유역을 포함하는 대구 경북지역을 대상으로 한 동일한 기간의 예보 자료를 활용하였다. 과거 강수량은 각 월별로 적합도 검정 후 Gamma분포를 채택하였으며 이를 기반으로 예보의 카테고리 별 기준값을 산정한 후 장기예보의 확률정보를 조합하여 강수량의 확률 분포를 작성하였다. 이를 2014년 6월~2015년 2월의 실제 강수량과 비교한 결과 2014년 11월과 2015년 1월 경우 가장 큰 확률의 카테고리 강수 범위 안에 실제 강수량이 포함되었으나 나머지 월에서는 실제 값과 카테고리 확률 간에 상이한 결과를 보였다. 본 연구는 예보 자료 수의 제한 및 안동댐과 예보 구역의 지역 차에 의한 자료 차이 등이 배제되어 있기 때문에 참고 자료로만 활용 될 수 있을 것이라고 판단되며, 확률장기예보 정보를 이용하여 유역 강수량의 확률 분포를 산정함으로서 물관리 부문에서 예보의 정량적 적용 가능성을 최초로 제시했다는 것에 의의가 있다. 추후 기후 모델 특성과 확률장기예보 산출 기법 등을 보다 심도 깊게 고려하여 정확도 개선에 대한 연구가 보완되어야 할 것으로 판단된다.

  • PDF

Distribution Characteristics of Data Retention Time Considering the Probability Distribution of Cell Parameters in DRAM

  • Lee, Gyeong-Ho;Lee, Gi-Yeong
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
    • /
    • v.39 no.4
    • /
    • pp.1-9
    • /
    • 2002
  • The distribution characteristics of data retention time for DRAM was studied in connection with the probability distribution of the cell parameters. Using the cell parameters and the transient characteristics of cell node voltage, data retention time was investigated. The activation energy for dielectric layer growth on cell capacitance, the recombination trap energy for leakage current in the junction depletion region, and the sensitivity characteristics of sense amplifier were used as the random variables to perform the Monte Carlo simulation, and the probability distributions of cell parameters and distribution characteristics of cumulative failure bit on data retention time in DRAM cells were calculated. we found that the sensitivity characteristics of sense amplifier strongly affected on the tail bit distribution of data retention time.

The change of rainfall quantiles calculated with artificial neural network model from RCP4.5 climate change scenario (RCP4.5 기후변화 시나리오와 인공신경망을 이용한 우리나라 확률강우량의 변화)

  • Lee, Joohyung;Heo, Jun-Haeng;Kim, Gi Joo;Kim, Young-Oh
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2022.05a
    • /
    • pp.130-130
    • /
    • 2022
  • 기후변화로 인한 기상이변 현상으로 폭우와 홍수 등 수문학적 극치 사상의 출현 빈도가 잦아지고 있다. 따라서 이러한 기상이변 현상에 적응하기 위하여 보다 정확한 확률강우량 측정의 필요성이 증가하고 있다. 대장 지점의 미래 확률강우량 계산을 위해선 기후변화 시나리오의 비정상성을 고려해야 한다. 본 연구는 비정상적인 미래 기후에서 확률강우량이 어떻게 변화하는지 측정하는 것을 목표로 한다. Representative Concentration Pathway (RCP4.5)에 따른 우리나라의 확률강우량 계산에 인공신경망을 포함한 정상성, 비정상성 확률강우량 산정 모델들이 사용되었다. 지점빈도해석(AFA), 홍수지수법(IFM), 모분포홍수지수법(PIF), 인공신경망을 이용한 Quantile & Parameter regression technique(QRT & PRT)이 정상성 자료에 대해 확률강우량을 계산하는 모델로 사용되었으며, 비정상성 자료에 대해서는 비정상성 지점빈도해석(NS-AFA), 비정상성 홍수지수법(NS-IFM), 비정상성 모분포홍수지수법(NS-PIF), 인공신경망을 사용한 비정상성 Quantile & Parameter regression technique(NS-QRT & NS-PRT)이 사용되었다. Rescaled Akaike information criterion(rAIC)를 사용한 불확실성 분석과 적합도 검정을 통해서 generalized extreme value(GEV) 분포형 모델이 정상성 및 비정상성 확률강우량 산정에 가장 적합한 모델로 선정되었다. 이후, 관측자료가 GEV(0,0,0)을 따르고 시나리오 자료가 GEV(1,0,0)을 따르는 지점들을 선택하여 미래의 확률강우량 변화를 추정하였다. 각 빈도해석 모델들은 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 bias, relative bias(Rbias), root mean square error(RMSE), relative root mean square error(RRMSE)를 바탕으로 측정하여 정확도를 계산하였으며 그 결과 QRT와 NS-QRT가 각각 정상성과 비정상성 자료로부터 가장 정확하게 확률강우량을 계산하였다. 본 연구를 통해 향후 기후변화의 영향으로 확률강우량이 증가할 것으로 예상되며, 비정상성을 고려한 빈도분석 또한 필요함을 제안하였다.

  • PDF

Improvement and Supplement of Probability Rainfall in South Korea (한국 확률강우량도 개선 및 보완)

  • Hwang, Seok-Hwan;Ham, Dae-Heon;Lee, Dong-Ryul
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2012.05a
    • /
    • pp.333-333
    • /
    • 2012
  • 본 연구는 각종 수공구조물의 수문학적 설계기준으로 사용되고 있는 확률강우량을 전국에 걸쳐 산정하고, 그에 따른 확률강우량도를 작성함으로써 이를 토대로 우리나라의 각종 수공구조물 설계시 적합한 계획강우량을 채택할 수 있도록 하고자한다. 현재 일반적으로 제방, 하천횡단구조물 등 하천시설물과 도로의 암거 및 측구, 하수도 등 소형구조물 설계시 한국확률강우량도(건설교통부, 2000)를 활용하고 있다. 최근 기후변화로 인한 집중호우가 빈발함에 따라 증가된 홍수량을 감안하지 않고 기존 확률강우량도 만을 활용하는 경우 과소 설계의 우려가 있다. 본 연구에서는 수집된 강우자료를 이용하여 자료 년에 따른 지속기간별 시계열 자료를 구축한 후, 분석 검토된 강우자료를 바탕으로 확률강우량 산정 지점을 결정하고, 이에 포함된 지점에 대하여 지속기간별 자료연한에 따른 임의시간 시계열 자료를 구축하였다. 수집된 임의시간 강우량 자료를 강우지속기간별로 연최대치 계열을 작성하여 강우량 자료를 검정하고, 지점별로 조사 정리된 사상별 강우자료의 통계적인 특성치를 분석하여 자료의 일관성과 지점간의 동질성 등을 검토하였다. 자료특성에 따라서 빈도 해석을 위한 최적확률분포형을 결정한 후, 지점별 강우지속기간별로 확률강우량을 산정하여 기존의 확률강우량도를 개선 및 보완하였다.

  • PDF

Uncertainty Analysis of Spatial Distribution of Probability Rainfall: Comparison of CEM and SGS Methods (확률강우량의 공간분포에 대한 불확실성 해석: CEM과 SGS 기법의 비교)

  • Seo, Young-Min;Yeo, Woon-Ki;Lee, Seung-Yoon;Jee, Hong-Kee
    • Journal of Korea Water Resources Association
    • /
    • v.43 no.11
    • /
    • pp.933-944
    • /
    • 2010
  • This study compares the CEM and SGS methods which are geostatistical stochastic simulation methods for assessing the uncertainty by spatial variability in the estimation of the spatial distribution of probability rainfall. In the stochastic simulations using CEM and SGS, two methods show almost similar results for the reproduction of spatial correlation structure, the statistics (standard deviation, coefficient of variation, interquartile range, and range) of realizations as uncertainty measures, and the uncertainty distribution of basin mean rainfall. However, the CEM is superior to SGS in aspect of simulation efficiency.

갱신이론과 전산모사를 통한 비고전적 단일 효소 반응시간 분포와 고분자 특이 수송 현상의 정량적 이해

  • Kim, Dae-Hyeon;Jeong, In-Chun;Song, Sang-Geun;Kim, Ji-Hyeon;Seong, Jae-Yeong
    • Proceeding of EDISON Challenge
    • /
    • 2015.03a
    • /
    • pp.24-31
    • /
    • 2015
  • 효소는 생명 현상을 구현하는 단백질 촉매인데 그 동안 효소의 촉매 반응 속도는 Michaelis-Menten(MM) 모델로 대부분 설명되어 왔다. 그러나 MM 모델은 실험으로 측정된 단일 효소 반응시간의 확률분포 모양을 설명할 수 없다. MM 모델에 반응계수의 정적 무질서 개념을 도입한 효소 반응 모델도 기질 농도에 따라 변화하는 효소 반응시간의 통계적 요동을 설명하지 못한다. 우리는 단일 효소 반응시간의 통계적 요동이 기질에 따라 변화하는 양상을 설명하기 위해 효소 반응을 구성하는 개별 화학반응을 단순히 푸아송 과정이 아닌 갱신과정(renewal process)으로 확장한 효소 반응 모델을 제안한다. 우리는 이 단일 효소 반응 모델과 기질에 따른 효소 반응시간 분산 변화 데이터를 비교하여 효소-기질 복합체의 지속시간 분포를 간단한 형태로 얻어내었다. 또한, 이 정보를 토대로 전산모사를 수행하여 효소 반응시간의 확률분포를 얻어내고, 실제 실험 결과 및 기존 이론들과 비교하였다. 뿐만 아니라 단일 효소 반응시간의 확률분포를 연속 시간 임의의 보행자(continuous time random walker)의 대기시간 확률분포(waiting time distribution)로 대응하면, 평균 제곱 변위가 시간에 따라 단순히 증가 하지 않는 고분자의 특이 수송(anomalous diffusion) 현상도 정량적으로 설명할 수 있었다.

  • PDF

Maximum likelihood estimation of stochastic volatility models with leverage effect and fat-tailed distribution using hidden Markov model approximation (두꺼운 꼬리 분포와 레버리지효과를 포함하는 확률변동성모형에 대한 최우추정: HMM근사를 이용한 최우추정)

  • Kim, TaeHyung;Park, JeongMin
    • The Korean Journal of Applied Statistics
    • /
    • v.35 no.4
    • /
    • pp.501-515
    • /
    • 2022
  • Despite the stylized statistical features of returns of financial returns such as fat-tailed distribution and leverage effect, no stochastic volatility models that can explicitly capture these features have been presented in the existing frequentist approach. we propose an approximate parameterization of stochastic volatility models that can explicitly capture the fat-tailed distribution and leverage effect of financial returns and a maximum likelihood estimation of the model using Langrock et al. (2012)'s hidden Markov model approximation in a frequentist approach. Through extensive simulation experiments and an empirical analysis, we present the statistical evidences validating the efficacy and accuracy of proposed parameterization.

Evaluation of Void Distribution on Lightweight Aggregate Concrete Using Micro CT Image Processing (Micro CT 이미지 분석을 통한 경량 골재 콘크리트의 공극 분포 분석)

  • Chung, Sang-Yeop;Kim, Young-Jin;Yun, Tae Sup;Jeon, Hyun-Gyu
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
    • /
    • v.31 no.2A
    • /
    • pp.121-127
    • /
    • 2011
  • Spatial distribution of void space in concrete materials strongly affects mechanical and physical behaviors. Therefore, the identification of characteristic void distribution helps understand material properties and is essential to estimate the integrity of material performance. The 3D micro CT (X-ray microtomography) is implemented to examine and to quantify the void distribution of a lightweight aggregate concrete using an image analysis technique and probabilistic approach in this study. The binarization and subsequent stacking of 2D cross-sectional images virtually create 3D images of targeting void space. Then, probability distribution functions such as two-point correlation and lineal-path functions are applied for void characterization. The lightweight aggregates embedded within the concrete are individually analyzed to construct the intra-void space. Results shows that the low-order probability functions and the density distribution based on the 3D micro CT images are applicable and useful methodology to characterize spatial distribution of void space and constituents in concrete.